정의
파편화된 UX 데이터(인터뷰, 리뷰, 지원 티켓 등)에서 개념과 관계를 추출하여 그래프 구조로 연결하고, 이를 시맨틱 검색과 결합하여 고차원적인 인사이트를 도출하는 분석 프레임워크다.
핵심 속성
- 연결된 증거 시스템 (Connected Evidence System): 텍스트를 단순 요약하는 대신 개념, 주장, 관계, 모순, 소스, 가중치로 구조화한다.
- 구조적 추론 (Structural Reasoning): 데이터 간의 논리적 연결망을 통해 추론의 강점과 약점을 파악하고 더 고차원적인 질문(예: 여러 섹션에서 반복되는 패턴은 무엇인가?)에 답한다.
- 상호 보완성 (Complementarity): 시맨틱 검색(의미적 유사성)과 그래프 검색(관계적 추론)을 결합하여 정보의 누락을 방지한다.
- 인간 중심 검증 (Human-in-the-loop): AI가 제안한 연결의 유효성을 리서처가 직접 검토하고 가중치를 재조정하는 과정이 필수적이다.
관계
- 20260609-ux-insights-distributed-fragments-connection — 하위개념: 분산된 파편을 연결하여 인사이트를 도출하는 구체적 방법론
- 20260609-knowledge-mapping-beyond-summarization — 대조: 단순 요약 방식과 구조적 매핑 방식의 차이점
인용
“데이터는 조각들이 어떻게 연결되는지 볼 수 있을 때 인사이트가 되지만, UX는 여전히 그러한 연결을 대규모로 볼 수 있는 실용적인 도구가 부족합니다.”